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在去年的谷歌I/O开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（TensorProcessingUnit/TPU），参见机器之心当时的报道《谷歌发布TPU只是开始，是时候让英特尔害怕了》。但很长一段时间以来…
谷歌TPU研究论文：专注神经网络专用处理器2017-04-0800:07来源：机器之心NormJouppi我要分享[纠错]评论投稿订阅导读：在去年的谷歌I/O开发者大会上，谷歌宣布发布一款新的定制化硬件——张量处理器。但谷歌并没有披露相关成果的细节。
Google的这篇论文评估了称为张量处理器(TPU:TensorProcessingUnit)的定制ASIC芯片。该芯片从2015年起开始部署在Google的数据中心中，用于加速神经网络的推理过程（译者注：本文中TPU的目标应用不包含训练过程。
先来个论文链接：In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit™接下来说要点：TPU是一种ASIC，先用GPU训练神经网络，再用TPU做推断。TPU没有与CPU密切整合，而是设计成了一个PCIeI/O总线…
在论文发布之前，甚至在初步阅读论文时很多评论表示，TPU设计没有细节，连照片都盖着散热片。但仔细阅读论文能看到，Google在2015年就提交了相关的论文申请，在AlphaGO下棋的时候就可以通过专利局网站看到相关专利了。
选自GoogleCloudPlatform作者：NormJouppi机器之心编译在去年的谷歌I/O开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（TensorProcessingUnit/TPU），参见机器之心当时的报道《谷歌发布TPU只是开始，是时候让英特尔...
TPU架构我们当然在说谷歌的TPU。这款芯片在去年谷歌I/O大会上首次公开亮相，但相关细节一直没有被透露。就在这周召开的体系结构顶会ISCA2017上面，描述TPU的论文被评为最佳论文，我们也终于得以了解TPU的技术细节。
极简这一点，在Google之前发布的TPU论文第8页提到过。与CPU和GPU相比，单用途的TPU就是一个单线程芯片，不需要考虑缓存、分支预测、多道处理等问题。TPU的设计之简洁，从冲模平面图上就能看出来：黄色代表运算单元；蓝色是数据单…
谷歌最近发表的TPU论文得出了一个明确结论——如果没有加速计算，就无法扩大人工智能的应用范围。如今的经济很大程度上依赖于世界各地的数据中心，而数据中心都在发生快速变化。但不久之前还不是这样，彼时的数据中心主要为网页、广告...
谷歌发的论文：《数据中心的TPU性能分析》也已经有同行提供了中文版本翻译详见：谷歌发布TPU研究论文，神经网络专用处理器是怎样炼成的？-知乎专栏编辑于2017-04-14...
在去年的谷歌I/O开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（TensorProcessingUnit/TPU），参见机器之心当时的报道《谷歌发布TPU只是开始，是时候让英特尔害怕了》。但很长一段时间以来…
谷歌TPU研究论文：专注神经网络专用处理器2017-04-0800:07来源：机器之心NormJouppi我要分享[纠错]评论投稿订阅导读：在去年的谷歌I/O开发者大会上，谷歌宣布发布一款新的定制化硬件——张量处理器。但谷歌并没有披露相关成果的细节。
Google的这篇论文评估了称为张量处理器(TPU:TensorProcessingUnit)的定制ASIC芯片。该芯片从2015年起开始部署在Google的数据中心中，用于加速神经网络的推理过程（译者注：本文中TPU的目标应用不包含训练过程。
先来个论文链接：In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit™接下来说要点：TPU是一种ASIC，先用GPU训练神经网络，再用TPU做推断。TPU没有与CPU密切整合，而是设计成了一个PCIeI/O总线…
在论文发布之前，甚至在初步阅读论文时很多评论表示，TPU设计没有细节，连照片都盖着散热片。但仔细阅读论文能看到，Google在2015年就提交了相关的论文申请，在AlphaGO下棋的时候就可以通过专利局网站看到相关专利了。
选自GoogleCloudPlatform作者：NormJouppi机器之心编译在去年的谷歌I/O开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（TensorProcessingUnit/TPU），参见机器之心当时的报道《谷歌发布TPU只是开始，是时候让英特尔...
TPU架构我们当然在说谷歌的TPU。这款芯片在去年谷歌I/O大会上首次公开亮相，但相关细节一直没有被透露。就在这周召开的体系结构顶会ISCA2017上面，描述TPU的论文被评为最佳论文，我们也终于得以了解TPU的技术细节。
极简这一点，在Google之前发布的TPU论文第8页提到过。与CPU和GPU相比，单用途的TPU就是一个单线程芯片，不需要考虑缓存、分支预测、多道处理等问题。TPU的设计之简洁，从冲模平面图上就能看出来：黄色代表运算单元；蓝色是数据单…
谷歌最近发表的TPU论文得出了一个明确结论——如果没有加速计算，就无法扩大人工智能的应用范围。如今的经济很大程度上依赖于世界各地的数据中心，而数据中心都在发生快速变化。但不久之前还不是这样，彼时的数据中心主要为网页、广告...
谷歌发的论文：《数据中心的TPU性能分析》也已经有同行提供了中文版本翻译详见：谷歌发布TPU研究论文，神经网络专用处理器是怎样炼成的？-知乎专栏编辑于2017-04-14...
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